Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Review of Large Language Models and Autonomous Agents in Chemistry

論文の概要: A Review of Large Language Models and Autonomous Agents in Chemistry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01603v1
Date: Wed, 26 Jun 2024 17:33:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-03 20:11:58.665734
Title: A Review of Large Language Models and Autonomous Agents in Chemistry
Title（参考訳）: 化学における大規模言語モデルと自律エージェントの展望
Authors: Mayk Caldas Ramos, Christopher J. Collison, Andrew D. White,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複数のドメインにわたる化学において強力なツールとして登場している。中心となるアイデアは、LSMと合成プランナーやデータベースのような化学固有のツールを組み合わせることで、いわゆる「エージェント」に繋がる。新たな方向性として、Human-in-the-loopアプローチを用いたマルチエージェントシステムの開発がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7184549921674758
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) are emerging as a powerful tool in chemistry across multiple domains. In chemistry, LLMs are able to accurately predict properties, design new molecules, optimize synthesis pathways, and accelerate drug and material discovery. A core emerging idea is combining LLMs with chemistry-specific tools like synthesis planners and databases, leading to so-called "agents." This review covers LLMs' recent history, current capabilities, design, challenges specific to chemistry, and future directions. Particular attention is given to agents and their emergence as a cross-chemistry paradigm. Agents have proven effective in diverse domains of chemistry, but challenges remain. It is unclear if creating domain-specific versus generalist agents and developing autonomous pipelines versus "co-pilot" systems will accelerate chemistry. An emerging direction is the development of multi-agent systems using a human-in-the-loop approach. Due to the incredibly fast development of this field, a repository has been built to keep track of the latest studies: https://github.com/ur-whitelab/LLMs-in-science.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複数のドメインにわたる化学において強力なツールとして登場している。化学では、LSMは特性を正確に予測し、新しい分子を設計し、合成経路を最適化し、薬物や物質の発見を加速することができる。中心となるアイデアは、LSMと合成プランナーやデータベースのような化学固有のツールを組み合わせることであり、いわゆる「エージェント」に繋がる。このレビューでは、LSMの最近の歴史、現在の能力、設計、化学に特有の課題、今後の方向性について取り上げる。エージェントには特に注意が向けられ、化学横断パラダイムとして出現する。エージェントは様々な化学領域で有効であることが証明されているが、課題は残る。ドメイン固有のエージェントとジェネラリストエージェントを作成し、自律パイプラインと"コパイロット"システムを開発することが化学を加速するかどうかは不明である。新たな方向性として、Human-in-the-loopアプローチを用いたマルチエージェントシステムの開発がある。この分野の驚くほど高速な開発のため、最新の研究を追跡するためにリポジトリが構築されている。

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